RESUMOO presente trabalho objetivou aplicar os conceitos de geoestatística e geoprocessamento para a obtenção de zonas de manejo de uma área de pastagem de capim Tanzânia, em São Carlos -SP, e delimitação de unidades de manejo para aplicação de calagem e adubação, com base no melhor método de interpolação. Com os resultados de análise de solo foram realizadas análises geoestatísticas para avaliação da dependência espacial dos atributos químicos. Os mapas foram obtidos pelo método de interpolação por Krigagem Ordinária e a definição das zonas de manejo foi realizada por meio de lógica fuzzy. A partir dos mapas dos parâmetros químico do solo gerou-se o mapa de zonas de manejo resultando em cinco zonas sendo: 0,02ha (1,2% da área total) consideradas como "muito baixa" fertilidade; 0,3ha (18%) "baixa" fertilidade; 0,75ha (44%) como "média" fertilidade; 0,55ha (32%) como "alta" fertilidade e, 0,08ha (4,8%) como "muita alta" fertilidade. A comparação dos métodos de interpolação demonstrou que a Krigagem Ordinária foi a melhor metodologia para o estudo. A geoestatística e o geoprocessamento demonstraram ser técnicas que auxiliam nas decisões estratégicas e complexas em relação ao gerenciamento do sistema de produção agrícola.
Palavras-chave: agricultura de precisão, zonas de manejo, métodos de interpolação
GEOSTATISTICS AND GIS IN THE DECISION MAKING OF THE USE OF INPUTS IN A PASTURE ABSTRACTThe present study aimed to apply the concepts of geostatistics and GIS to obtain management zones of a pasture Tanzania grass in São Carlos -SP/Brazil, and delimitation of management units for the application of liming and fertilization, based on the best interpolation method. Geostatistical analysis were performed based on results of soil analysis in order to evaluate the spatial dependence of the chemical attributes. The maps were obtained by Ordinary Kriging interpolation method and the definition of management zones was performed by fuzzy logic. From the maps of chemical parameters of the soil has resulted from the management zone map, resulting in five areas being: 0.02 ha (1.2% of total area) regarded as "very low" fertility; and 0.3 ha (18%) "low" fertility; 0.75 ha (44%) as "average" fertility; 0.55 ha (32%) * karoline.eduarda@usp.br